## MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN KREDIT SEPEDA MOTOR DI PT X FINANCE

## Yahfizham
Dosen FITK IAIN-SU Medan Jln. Williem Iskandar Pasar V Medan Estate HP.081260963182 E-Mail : yfizham2012@gmail.com

## Abstract
Managers make many decisions to solves the problem. the problem is between the semi-structured and unstructured-structured problems, which has some elements of structured and unstructured. It is important for managers to be able to distinguish between  problems  and  symptoms.  The  unavailability  of  a  decision  support  system applications  to  select  the  applicants  who  are  entitled  to  a  credit  that  should  be considered. The use of linear programming methods to provide a score or weighting based  on  the  applicant's  eligibility  criteria  will  be  determined  by  the  financial institution  may  be  used  by  the  managers.  The  results  of  the  model  calculation  on summary eligibled to received the application credit > from scoring/weighting of 17 points so that the model of decision support system designed are expected to provide appropriate solutions to the semi-structured decisions.
Key words : Decision Support System and Linear Programming

## Abstrak
Para  menejer  membuat  banyak  keputusan  untuk  mengatasi  masalah, masalah semi terstruktur berada antara masalah terstruktur dan tidak terstruktur, yang  memiliki  beberapa  elemen  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Penting  bagi menejer  untuk  dapat  membedakan  antara  masalah  dan  gejala.    Tidak  tersedianya aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi para pemohon yang berhak mendapatkan kredit menjadi hal yang harus dipertimbangkan. Penggunaan metode linear  programming  dengan  memberikan  skor  atau  pembobotan  kelayakan pemohon berdasarkan kriteria-kriteria yang akan ditentukan sendiri oleh lembaga pembiayaan  mungkin  dapat  dipakai  oleh  para  menejer.  Hasil  perhitungan  model summary yang layak untuk menerima permohonan kredit > dari skor/bobot sebesar 17 poin dengan demikian bahwa model sistem pendukung keputusan yang dirancang mampu memberikan solusi yang tepat terhadap keputusan yang semi terstruktur.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan dan Linear Programming.

## 1. PENDAHULUAN
Secara  etimologi  pembiayaan  berasal  dari  kata  biaya,  yaitu  membiayai kebutuhan  usaha.  Pembiayaan  Konsumen (Consumer  Financing )  adalah  kegiatan pembiayaan  untuk  pengadaan  barang berdasarkan  kebutuhan  konsumen  dengan sistem pembayaran angsuran atau berkala oleh konsumen. Hal ini sesuai dengan Keputusan  Menteri  Keuangan  No.  1251/KMK.013/1988.  Sebenarnya  bahwa pembiayaan  konsumen  itu  sendiri merupakan  salah  satu  bidang  usaha  Lembaga Pembiayaan.  Di  negara  kita, badan  usaha  di  luar  Bank  dan Lembaga  Keuangan bukan  Bank yang  khusus  didirikan  untuk  melakukan  kegiatan  yang  termasuk dalam  dan  atau  seluruh bidang  usaha  lembaga  pembiayaan  biasa  disebut Perusahaan Pembiayaan atau Multi Finance.
Bisnis pembiayaan otomotif terpengaruh kondisi perekonomian global yang lesu.  Asosiasi  Perusahaan  Pembiayaan  Indonesia  (APPI)  memperkirakan,  nilai pembiayaan  otomotif  secara  nasional  tahun  ini  akan  turun  10%-20%.  Pada periode yang sama, penjualan sepeda motor pun turun 11% menjadi 414.587 unit. Penyebab  penurunan  adalah  krisis  finansial  global  yang  mulai  terasa  sejak  akhir tahun  lalu,  sehingga  banyak  perusahaan  pembiayaan  yang  menurunkan  target pembiayaannya” ujar Wiwie Kurnia, Ketua APPI.
Lembaga  pembiayaan  merupakan  badan  usaha  yang  memberikan kemudahan  kepemilikan  kendaraan  sepeda  motor  dengan  cara  kredit  atau angsuran  dalam  waktu  yang  telah  ditentukan,  dimana  pemohon  kredit  diberi kemudahan  untuk  memiliki  kendaraan  sepeda  motor  hanya  dengan  uang  muka yang  rendah.  Karakteristik  suatu  lembaga  pembiayaan  dalam  menentukan kelayakan  kredit  adalah  dengan  melakukan survey kepada  pemohon  kredit. Apabila proses survey telah selesai maka pemohon dapat memperoleh kredit dari lembaga  pembiayaan  yang  besarnya  telah  ditentukan  dengan  bunga  dan  jangka waktu tertentu.
Banyaknya  minat  dari  masyarakat  untuk  mendapatkan  kepemilikan kendaraan bemotor dengan cara kredit membuat sulitnya untuk menentukan dan memutuskan  layak  atau  tidak  layaknya  pemohon  untuk  diberikan  kredit.  Para menejer  sering  kali  membuat  keputusan  yang  salah  atau  kurang  tepat  terhadap masalah  pembiayaan.  Masalah  pembiyaan  merupakan  masalah  semi  terstruktur yang  berada  antara  masalah  terstruktur  dan  tidak  terstruktur,  yang  memiliki beberapa  elemen  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Penting  bagi  para  pembuat keputusan untuk dapat membedakan antara masalah dan gejala.
Lembaga penyedia jasa pembiayaan kredit untuk kepemilikan kendaraan sepeda motor, menghadapi persoalan dengan tagihan kredit macetnya yang dalam jangka waktu 5 tahun terakhir grafiknya sangat mencemaskan. Tidak tersedianya aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menyeleksi  para  pemohon  yang berhak mendapatkan kredit menjadi hal yang harus dipertimbangkan. Penggunaan metode linear  programming dengan  memberikan  score  atau  pembobotan kelayakan  pemohon  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  akan  ditentukan  sendiri oleh lembaga pembiayaan mungkin dapat dipakai oleh para pembuat keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Merancang bangun suatu sistem pendukung keputusan untuk menentukan atau  memutuskan  layak  atau  tidak  layaknya  para  pemohon  mendapatkan  kredit
dari lembaga pembiayaan. Kelayakan pemohon berdasarkan kriteria-kriteria yang akan  ditentukan  sendiri  oleh  lembaga  pembiayaan,  menggunakan  metode linear programming dengan  memberikan score atau  pembobotan.  Kelayakan  yang ditentukan oleh lembaga pembiayaan terutama meliputi 10 aspek variabel dimana mempunyai saling keterkaitan untuk mendukung apakah pemohon tersebut layak atau tidak diberikan kredit. Variabel-variabelnya seperti :
1. Besarnya Gaji
Aspek  utama  inilah  yang  sangat  menentukan  kelayakan  kredit,  dalam  hal  ini sistem  melakukan  nilai  besarnya  gaji  pemohon  dimana  gaji  ≥  5,000,000 mempunyai  nilai  tertinggi  yang  dibuktikan  dengan  menyertakan  slip  gaji pemohon.
2. Pekerjaan
Penilaian  terhadap  pekerjaan  pemohon,  apakah  pemohon  bekerja  sebagai Guru, Dosen, Supir, PNS, TNI/Polri, Pegawai BUMN, dll.
3. Pendidikan Tingkat  pendidikan  pemohon  merupakan  kriteria  dalam  kelayakan  kredit dengan nilai tertinggi apabila pemohon berpendidikan sarjana (S1/Akta IV).
4. Kondisi Rumah
Dapat  dilihat  apabila  melakukan survey langsung  ke  rumah  pemohon  dan melihat kondisi rumah apakah permanen, semi permanen atau non permanen.
5. Kepemilikan Rumah
Untuk  mengetahui  kemampuan  finansial  pemohon,  apabila  rumah  tersebut milik  sendiri  maka  dapat  diberikan  salah  satu rekomendasi  bahwa  pemohon layak untuk diberikan kredit, rumah sewa, rumah milik orang tua, dll.
6. Status Kerja Pendekatan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  status  kerja  pemohon,  apakah sebagai pegawai tetap, tidak tetap, honorer, outsorcing , dll.
7. Usia
Usia  pemohon  yang  menjadi  kriteria  berdasarkan  interval  umur,  mulai  dari usia 21 – 55 tahun, sehingga proses pertanggungan jiwa dapat diasuransikan.
8. Penghasilan Istri
Kemampuan  istri  yang  telah  bekerja  dan  mempunyai  penghasilan  atau pendapatan  (gaji)  sendiri,  menjadi  faktor  yang  dapat  meningkatkan kredibilitas pemohon.
9. Jaminan
Harta yang tidak bergerak seperti, bukti kepemilikan sah kendaraan bermotor roda  dua  dan  roda  empat  (BPKB),  surat-surat  berharga  kepemilikan  saham, sertifikat rumah, SK PNS/Polri/TNI, KARPEG (Kartu Pegawai), Ijazah dll.
10. Wilayah Kredit
Wilayah  yang  berada  satu  kota  dengan  lembaga  pembiayaan  maka  akan menjadi  kriteria  dengan  nilai  tertinggi  karena  pengawasan  dapat  dilakukan oleh lembaga pembiayaan secara kontinyu.
Permohonan  pembiayaan  akan  diproses  lebih  lanjut  atau  dilakukan verifikasi  ulang,    jika  dan  hanya  jika  pemohon  telah  melengkapi  segala  bentuk persyaratan  yang  dibutuhkan.  Pemohon  harus  dapat  memberikan  bukti-bukti pendukung dari variabel-variabel tersebut untuk memperoleh kredit. Persyaratan
diberi score yang angkanya ditentukan sendiri oleh lembaga pembiayaan. Adapun tabel  persyaratan  pembiayaan  kredit  yang  dirancang  sebagaimana  yang  telah diberikan berikut ini :
Tabel 1. Persyaratan kredit No Persyaratan Score 1  Pas Photo 3 x 4 = 1 lembar 5 2  Photo kopi KTP 10 3  Photo kopi Rekening Listrik 5 4  Photo kopi Rekening Air 5 5  Photo kopi Kartu Keluarga 10 6  Photo kopi Surat Nikah 10 7  Asli Slip Gaji Terakhir 10 8  Asli Surat Keterangan Bekerja 10

## 3. RANCANGAN MODEL
Penentuan kelayakan untuk permohonan kredit menggunakan rancangan model  berdasarkan  variabel-variabel  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  nilai kelayakan kredit  dengan nilai batasan minimum yang telah ditentukan. Variabel- variabel tersebut sebagai berikut :
Tabel 2. Varibel pendukung kredit 1.  Gaji X 1 2.  Pekerjaan X 2 3.  Pendidikan X 3 4.  Kondisi Rumah X 4 5.  Kepemilikan Rumah X 5 6.  Status Kerja X 6 7.  Usia X 7 8.  Penghasilan Istri X 8 9.  Jaminan X 9 10  Wilayah Kredit X 10
Pemohon  harus  memberikan  uang  muka  sebagai  tanda  jadi  untuk  dapat memperoleh  pembiayaan  kendaraan  sepeda  motor.  Besar  uang  muka  ( Down Payment /DP) ditentukan sendiri oleh lembaga pembiayaan.
Tabel 3. DP 1. Rp. 1.250.000 2. Rp. 1.500.000 3. Rp. 2.000.000
4. Rp. 2.500.000 5. Rp. 2.750.000 6. Rp. 3.000.000 7. Rp. 3.500.000 8. Rp. 4.000.000 9. Rp. 5.000.000 10 Rp. 6.000.000
Data  dan  pendefinisian  masalah  menggunakan  metode summary .  Untuk persyaratan  kredit,  total score harus  berbobot  ≥  45,  variabel  gaji  berbobot  ≥  2, pekerjaan berbobot antara ≥1 sampai ≤ 4, pendidikan berbobot antara ≥1 sampai ≤ 4, kondisi rumah ≥ 2 sampai ≤ 5 , kepemilikan rumah ≥ 2 sampai ≤ 4, status kerja ≥ 3 sampai ≤ 4, usia berbobot minimal 1 dan maksimal 2,  penghasilan istri berbobot minimal  1  dan  maksimal  2,  jaminan  berbobot  minimal  1  dan  maksimal  2,  dan wilayah  kredit  berbobot  minimal  1  dan  maksimal  2.  Dengan  minimum  Z  = 1.250.000X 1 +  1.500.000X 2 +  2.000.000X 3 +  2.500.000X 4 +  2.750.000X 5 + 3.000.000X 6 +  3.500.000X 7 +  4.000.000X 8 +  5.000.000X 9 +  6.000.000X 10 .  Xi  ≥  0. Variabel dan sub variabel  dari basis model ditunjukkan oleh tabel-tabel berikut :
Tabel 4. Gaji No Besar Gaji Bobot 1  ≥ Rp 5.000.000 4 2  2.100.000 s/d 4.999.999 3 3  1.100.000 s/d 2.099.000 2 4  500.000 s/d 1.099.000 1 Tabel 5. Pekerjaan No Jenis Pekerjaan Bobot 1  PNS / BUMN 4 2  TNI / Polri 3 3  Swasta 2 4  Wiraswasta 1 Tabel 6. Pendidikan No Pendidikan Bobot 1  Sarjana 4 2  SMU/SMK/MA 3 3  SMP/Madrasyah 2 4  SD/MI 1 Tabel 7. Kondisi rumah No Kondisi Rumah Bobot 1  Permanen 5
2  Semi Permanen 3 3  Tidak Permanen 2 Tabel 8. Kepemilikan rumah No Kepemilikan Rumah Bobot 1  Milik Sendiri 4 2  Milik orang tua 3 3  Sewa/kontrak 2 4  KPR 1 Tabel 9. Status Kerja No Status kerja Bobot 1  Tetap 4 2  Honorer 3 3  Kontrak/ Outsourcing 2 4  Tidak Bekerja 1 Tabel 10. Usia No Usia Bobot 1  21 – 45 2 2  46 – 55 1 Tabel 11. Penghasilan Istri No Penghasilan Istri Bobot 1 Berpenghasilan 2 2 Tidak berpenghasilan 1 Tabel 12. Jaminan No Jaminan Bobot 1 Ada 2 2 Tidak Ada 1 Tabel 13. Wilayah Kredit No Jaminan Bobot 1  Dalam Kota (Sewilayah) 2 2 Tidak sewilayah 1
Model  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  layak  tidak layaknya  pemohon,  tampak  pada  gambar  yang  disajikan  diatas  yakni  basis  data, basis  model,  subsistem  manajemen  basis  data,  subsistem  basis  Model,  data internal, data eksternal  dan subsistem dialog layar terminal. User atau pengguna berinteraksi dengan antar muka pengguna komputer ( user interface ). Antar muka pengguna akan dibedakan menjadi admin, operator dan pengguna biasa.
Rancangan  basisdata  merupakan  serangkaian  pertanyaan  spesifik  yang relevan  dengan  berbagai  pemrosesan  data,  misalnya  objek  data  yang  akan diproses  oleh  sistem,  komposisi  masing-masing  objek  data  dan  atribut  yang menggambarkannya serta bagaimana hubungan antara masing-masing objek data tersebut  (Pressman,2001).  Data  yang  akan  digunakan  dalam  sistem  pendukung keputusan untuk menentukan kelayakan ban yang standar digunakan ditampung dalam  basis  data  yang  terintegrasi  dengan  komputer.  Basis  data  dirancang  agar data  yang  berkaitan  dapat  terorganisir  dan  tersimpan  dengan  baik  sehingga memudahkan dalam pencarian dan manipulasi data.
Relasi  antar  tabel  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan (memutuskan) layak atau tidak layaknya para pemohon mendapatkan kredit dari lembaga pembiayaan seperti berikut :
Data Internal - Data Akses Data Eksternal - Data Pemohon E K
S T R A K S I Basis Data SPK Basis Model SPK
Gaji Pekerjaan Pendidikan Kondisi Rumah Kepemilikan Rumah Status Kerja Usia Penghasilan Istri Jaminan Wilayah Pemohon
Sistem Manajemen Basis Data Sistem Manajemen
Basis Model Dialog Layar Terminal - Data Akses - Data Pemohon
- Data Kriteria - Data Hasil - Data Sepeda Motor Komputer User
Gambar 1. Model SPK kelayakan kredit sepeda motor
Hasil penilaian dan keputusan Data akses dan pemohon
Gambar 2. Relasi antar tabel kelayakan kredit sepeda motor
Data  Flow  Diagram (DFD)  yang  dirancang  pada  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  (memutuskan)  layak  atau  tidak  layaknya  para pemohon mendapatkan kredit dari lembaga pembiayaan seperti berikut :

## Gambar 3. DFD level 0 SPK kelayakan kredit sepeda motor

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Batasan  nilai  pemohon  yang  tidak  layak  kredit  adalah  17.  Dengan memberikan asumsi kepada 3 pemohon dengan kondisi yang berbeda maka dapat dilihat  bobot  yang  diperoleh  pemohon  dengan  kode  Na01  memenuhi  model summary  minimum  Z.  Dimana  kondisi  kelayakan  kredit  pemohon  dengan  kode Na01 diketahui sebagai berikut :
a. pendapatan per bulan > 5,000,000 dengan nilai 4
b. pekerjaan sebagai PNS / BUMN dengan nilai 4
c. tingkat pendidikan sarjana dengan nilai 5
d. kondisi rumah terbuat dari tembok dengan nilai 3
e. kepemilikan rumah sewa / kontrak dengan nilai 2
f. status kerja pemohon sebagai pegawai tetap dengan nilai 4
g. usia pemohon adalah 30 tahun dengan nilai 2
h. istri tidak bekerja (ibu rumah tangga) dengan nilai 1
i. jaminan dengan nilai 1
j. wilayah pemohon berada di dalam kota dengan nilai 2
User Pimpinan SPK kelayakan kredit sepeda motor
Na01  = X 1 + X 2 + X 3 + X 4 + X 5 + X 6 + X 7 + X 8 + X 9 + X 10
= 4 + 4 + 5 + 3 + 2 + 4 + 2 + 1 + 1 + 2 = 28 Na02  = X 1 + X 2 + X 3 + X 4 + X 5 + X 6 + X 7 + X 8 + X 9 + X 10
= 1 + 2 + 2 + 1 + 2 + 2 + 2 + 1 + 1 + 2 = 16 Na03  = X 1 + X 2 + X 3 + X 4 + X 5 + X 6 + X 7 + X 8 + X 9 + X 10
= 3 + 2 + 4 + 2 + 3 + 4 + 2 + 2 + 1 + 2 = 25
Tabel 14. Pembobotan Kode Kode Variabel Bobot X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 Na01 4  4  5  3  2  4  2  1  1  2 28 Na02 1  2  2  1  2  2  2  1  1  2 16 Na03 3  2  4  2  3  4  2  2  1  2 25
Kode  pemohon  Na01  dan  Na03  dengan  melakukan  perhitungan  model summary layak  untuk  menerima  permohonan  kredit  karena  bobot  nilai  yang diperoleh  sebesar  28  dan  25,  untuk  kode  pemohon  Na02  tidak  layak  menerima kredit karena bobot nilai hanya 16.

## 5. SIMPULAN
Penentuan  kelayakan  kredit  merupakan  permasalahan  semi  terstruktur, sistem  ini  dibuat  untuk  mampu  mendukung  keputusan-keputusan  semi terstruktur  tersebut.  Peran  sistem  pendukung  keputusan  terhadap  masalah semi terstruktur telah berulang kali dapat dijadikan solusi yang baik yang telah dipakai oleh  banyak  pembuat  keputusan.  Ketersediaan  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  untuk  menyeleksi  para  pemohon  yang  berhak  mendapatkan  kredit menjadi  hal  yang  bersifat  penting.  Penggunaan  metode linear  programming dengan  memberikan  score  atau  pembobotan  kelayakan  pemohon  berdasarkan kriteria-kriteria yang akan ditentukan sendiri oleh lembaga pembiayaan mungkin dapat dipakai oleh para pembuat keputusan. Model sistem pendukung keputusan yang  dirancang  diharapkan  mampu  memberikan  solusi  yang  tepat  terhadap keputusan yang diambil. Pembahasan tidak sampai kepada tahapan implementasi sistem,  untuk  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  penambahan  metode,  model  dan implementasi sistem secara lebih baik dan lebih detail lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. DeMarco, Tom, Structured Anaysis and System Spesification , Prentice Hall, Inc. New Jersey, 1978
[2].  Fitzgerald,    J.  and  A.    Fitzgerald, Fundamental  of  System  Analysis ,  John  Wiley, New York, 1973.
[3]. Marek J. Druzdzel. ESP: A mixed initiative decision-theoretic decision modeling system.  In  Working  Notes  of  the  AAAI{99  Workshop  on  Mixed-initiative Intelligence, pages 99 }106, Orlando, FL, 18 July 1999.
[4]. Pressman, Roger, S. “ Software Enginering (A Practitioner’s Approach)” , 5th Ed., Prentice-Hall International, Inc. 2001.
[5].  Turban,  E. Decicion  Support  System  And  Expert  System ,  Prentice  Hall International, United State. 1995.
[6]  http://hadylie-stiebuddhi.vv.si/wp-content/uploads/2013/05/Bab-8.- Pembiayaan-Konsumen-Consumer-Financing.doc. Diakses tanggal 12-07-2014